Perguntas com a marcação «glmm»

Estou tentando entender quando usar um efeito aleatório e quando é desnecessário. Foi-me dito uma regra prática: se você tem 4 ou mais grupos / indivíduos, eu (15 alces individuais). Alguns desses alces foram experimentados 2 ou 3 vezes, para um total de 29 tentativas. Quero saber se eles se …

34 mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  glmm 

Eu estou querendo saber quais são as diferenças entre GLMs mistos e não misturados. Por exemplo, no SPSS, o menu suspenso permite que os usuários se ajustem: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear Eles lidam com valores ausentes de maneira diferente? Minha variável …

34 mixed-model  generalized-linear-model  glmm  gee 

Atualmente, estou lutando para encontrar o modelo certo para dados de contagem difícil (variável dependente). Eu tentei vários modelos diferentes (modelos de efeitos mistos são necessários para o meu tipo de dados) como lmere lme4(com uma transformação de log), bem como modelos de efeitos mistos lineares generalizados com várias famílias, …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

Executamos uma regressão logística de efeitos mistos usando a seguinte sintaxe; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Assunto e Item são os efeitos aleatórios. Estamos obtendo um resultado ímpar, que é o coeficiente e …

22 r  mixed-model  stata  glmm  lme4-nlme 

Tenho um experimento de medidas repetidas em que a variável dependente é uma porcentagem e tenho vários fatores como variáveis ​​independentes. Eu gostaria de usar glmero pacote R lme4para tratá-lo como um problema de regressão logística (especificando family=binomial), pois parece acomodar essa configuração diretamente. Meus dados são assim: > head(data.xvsy) …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Eu tenho um GLMM com uma distribuição binomial e uma função de link de logit e tenho a sensação de que um aspecto importante dos dados não está bem representado no modelo. Para testar isso, eu gostaria de saber se os dados estão bem descritos por uma função linear na …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

Estou usando a glmerfunção do lme4pacote em R e usando o bobyqaotimizador (ou seja, o padrão no meu caso). Estou recebendo um aviso e estou curioso para saber o que isso significa. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

Estou tentando usar lme4::glmer()para ajustar um modelo misto generalizado binomial (GLMM) com variável dependente que não é binária, mas uma variável contínua entre zero e um. Pode-se pensar nessa variável como uma probabilidade; de fato, é a probabilidade relatada por seres humanos (em um experimento que ajudo a analisar). Ou …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Eu tenho um conjunto de dados no qual a variável que eu gostaria de usar como efeito aleatório tem apenas uma única observação para alguns níveis. Com base nas respostas às perguntas anteriores, concluí que, em princípio, isso pode ser bom. Posso ajustar um modelo misto com assuntos que possuem …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Estou executando um modelo de regressão logística no formulário: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Normalmente, eu calcularia o ICC a partir das variações de interceptação e residuais, mas o resumo do modelo não inclui a variação residual. Como faço para calcular isso?

13 logistic  lme4-nlme  glmm 

Eu me deparei com várias questões práticas ao modelar dados de contagem de pesquisas experimentais usando um experimento dentro do assunto. Descrevo brevemente o experimento, os dados e o que fiz até agora, seguidos pelas minhas perguntas. Quatro filmes diferentes foram exibidos para uma amostra de entrevistados em sequência. Após …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

Eu tenho o seguinte modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... e esta é a saída resumida. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Ao procurar qualquer informação sobre o modelo marginal e o modelo de efeitos aleatórios , e como escolher entre eles, encontrei algumas informações, mas era uma explicação abstrata matemática mais ou menos (como por exemplo aqui: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Em algum lugar, descobri que foram …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model 

Eu tenho uma regressão logística de interceptação aleatória (devido a medições repetidas) e gostaria de fazer alguns diagnósticos, especificamente sobre discrepâncias e observações influentes. Eu olhei para resíduos para ver se há observações que se destacam. Mas também gostaria de ver algo como a distância de Cook ou DFFITS. Hosmer …

11 mixed-model  outliers  glmm  cooks-distance 

Considere um problema estatístico em que você tem uma responsevariável que deseja descrever condicional em uma explanatoryvariável e uma nestedvariável, em que a variável aninhada surge apenas como uma variável significativa para valores específicos da variável explicativa . Nos casos em que a variável explicativa não admite uma variável aninhada …

11 regression  generalized-linear-model  glmm  nested-data